Player, Vorteile und Herausforderungen

Edge Computing für das Internet der Dinge

Frank Sempert schreibt als Experte zu den Themen Cloud Ecosystem und Big Data/Advanced Analytics. Als Analyst und Berater ist er seit mehr als 10 Jahren (u.a. CEO CE Gartner) tätig, davor war er 20 Jahre CEO und President mehrerer internationaler IT-Unternehmen. Er ist Senior Program Executive Europe der Saugatuck Technology, Inc., einer US IT-Research Firm. Zudem ist er Vorsitzender des Beirates einiger innovativer, Deutschen Software-Unternehmen und engagiert sich in Vereinigungen, wie. z.B. der AmCham oder dem Wirtschaftsrat Deutschland.
Edge Computing (auch bekannt als Fog-Computing) ist ein verteilter Ansatz um an die Leistungsgrenzen bestehender Cloud-Infrastrukturen zu gelangen. Dieser Beitrag erläutert die grundlegenden Elemente des Edge Computing, berücksichtigt Vorteile und Herausforderungen in Verbindung mit IoT und beleuchtet einige Anbieter.
Edge- oder Fog-Computing: Nebulöses Konzept rund um das Internet der Dinge
Edge- oder Fog-Computing: Nebulöses Konzept rund um das Internet der Dinge
Foto: Shutterstock.com - Jacek Dudzinski

Edge Computing verspricht eine kritische Betrachtung der Daten-Adressierung, wie anderer Probleme, die mit dem Internet von Things (IoT) zwangsläufig einhergehen. Auch bekannt als Fog-Computing stellt es ein Konzept dar, um die Rechenleistung zur Nähe von Benutzern und/oder Sensoren/Geräte/Maschinen zu bringen, so wie Nebel eine Wolke nahe am Boden ist. Diese "Edge"-Geräte haben in der Regel folgenden Charakter:

Ein Edge-Gerät besitzt typischerweise eine GPS-Standorterkennung sowie die Unterstützung der Mobilität (obwohl der Knoten stationär sein kann). So gesehen ist Edge Computing eine verteilte Infrastruktur mit einigen Diensten für Smart-Geräte und weiteren Dienstleistungen für Remote-Rechenzentren. Wie diese Dienste aufgeteilt sind, hängt vom Anbieter und der Anwendung ab.

Beispiel für eine Edge-Computing-Infrastruktur
Beispiel für eine Edge-Computing-Infrastruktur
Foto: Saugatuck

Edge Computing unterstützt hoch-performante Einsätze und konzentriert sich auf Echtzeit-Interaktionen statt auf eine Batch-Verarbeitung. Die Geräte können miteinander kommunizieren und Entscheidungen unabhängig von der Cloud treffen. Für das Internet der Dinge ergibt sich, dass wichtige Daten, Rechenleistung, Speicher und Anwendungen viel effektiver als je zuvor Hochleistung in die Infrastruktur bringen. Die wichtigsten zu erwarteten Vorteile des Edge Computing sind:

  • Systemweite Sicherheit: gesicherte Edge-Geräte schützen mehrere Zugangspunkte und erkennen Fehler;

  • Niedrige Netzwerk-Latenz: Reduzierung von Daten-Transfers durch Verarbeitung direkt an den Sammelpunkten;

  • Reduktion der Datenübertragung: Daten werden gefiltert/bereinigt, bevor sie zu zentralen Verarbeitungssystemen gesendet werden;

  • Einhaltung örtlicher Vorschriften: Daten werden im regulierten Ort und nicht offshore oder in weit entfernten Rechenzentren verarbeitet;

  • Widerstandsfähigkeit gegen Streuung und Heterogenität: multiple Fehlerpunkte machen das System gegen Redundanz robust;

  • Kontext-Bewusstsein: Daten werden dort verarbeitet, wo der richtige Kontext zu den Daten, in Bezug auf Ort, Zeit usw., besteht.

Anwendungsbereiche für Edge-Computing

Die Vorteile gegenüber anderen Ansätzen hängen jedoch eindeutig von den jeweiligen IoT-Anwendungsbereichen ab. Anwendungsberichte über Edge-Computing bzw. Anwendungen existieren bereits in einigen Bereichen:

  • Connected Cars, die über das Internet Zugriff auf Navigation, Kommunikation und andere persönliche Dienstleistungen, erhalten. Zukünftige wird diese Anwendung Voraussetzung für autonome/selbstfahrende Fahrzeuge werden;

  • Smart-Grid-Stromnetze mit verteilter Überwachung und Remote-Management können die Effizienz wesentlich verbessern, Verlust reduzieren und die Zuverlässigkeit verbessern. Das senkt den Verbrauch und spart Geld;

  • Smart Cities, deren Dienste von Natur aus über stark verteilte und komplexe Netzwerke Menschen, Orte und Dinge verbinden.

  • Andere vertikale Anwendungen, die von IoT-Edge-Computing-Ansätzen profitieren können, sind Landwirtschaft, Umwelt, Industrie, Gesundheitswesen, Eigenheim, Militär und Tourismus.

Große Edge-Computing-Anbieter

Während Cisco Zustimmung für die Einführung des Edge Computing bekommt, gibt es jetzt schon mehrere Anbieter, die vorgeben, Edge für eine IoT-Bereitstellung zu positionieren. Einige der großen Anbieter haben bereits Patentanmeldungen für Edge-Computing-Modelle eingereicht. Im Folgenden sind einige der wichtigsten Edge-Computing-Anbieter mit ihren Technologien und Positionierung aufgeführt:

Cisco

Das Lösungsset beinhaltet Edge-Computing-Lösungen mit Edge Data Services und Cisco IOx Software. Cisco sagt, die Cloud allein kann nicht in ausreichender Weise das IoT unterstützen. Mit seinen Partnern bietet der Netzwerkriese "alles, was man für Edge-Computing-Implementierungen braucht". Eine Partnerschaft mit Ericsson gilt hier als Schlüssel.

Während einige Marktbeobachter Cisco in diesem Umfeld als Player sehen, der (zu) spät reagiert, um Cloud-Computing-Defizite aufzuarbeiten, wird sich das Unternehmen jedoch auf seine Stärken berufen können und künftig eine wichtige Rolle im IoT/Edge-Umfeld spielen.

Dell

Das in Round Rock, Texas, ansässige Unternehmen, trat mit Embedded Systems und neuen Geräten in den Markt und erklärte, bereits die maximale Hochleistung erreicht zu haben (Edge). Dell´s Stärken in Service und Skalierbarkeit verleihen Glaubwürdigkeit in den IoT Märkten.

Hewlett Packard

HP hat seine Edgeline-Server Serie für das Internet der Dinge für den späteren Jahresverlauf 2016 angekündigt. Die Edge-Geräte enthalten Software für Sicherheit und Analytik, ein Gerät verwaltet WiFi-Beacons in einem Netzwerk. Dank der Partnerschaft mit Intel greift HP auf dessen IoT-Plattform und -Produktportfolio zurück. HP´s Stellung bei Investitionsschutz und Skalierbarkeit sollte bei den IT-Entscheidungsträgern entsprechende Resonanz finden. HP müsste aber mehr Flexibilität und Agilität betonen und den Innovationsmotor starten, um das Unternehmen zur ursprünglichen Silicon-Valley-Gesinnung zurückzuführen.

IBM

Big Blue´s IoT-Ausrichtung konzentriert sich auf IBM´s breite und tiefe Stärke in der Analytik großer Datenmengen, der sozialen und mobilen IT sowie natürlich der Cloud. IBM spricht per se nicht viel über Edge-Computing, weil der Fokus, verbunden mit kognitivem Computing (Watson), mehr auf das Internet der Dinge über Cloud-Technologien gerichtet ist. Es ist nicht zu erwarten, dass diese Positionierung in absehbarer Zeit geändert wird, so wie es ebenso unwahrscheinlich ist, dass Watson auf Edge-Geräten laufen wird.

Intel

Mit aktiver Vermarktung seiner IoT-Lösungen als "Intel IoT-Plattform", konzentriert sich Intel mit einer sich noch zu entwickelnden Reihe von Werkzeuge auf Entwickler. Intel sagt, dass Lösungsanbieter so dazu beitragen werden, schneller zu Ergebnissen im IoT zu kommen. Die Partnerschaft mit HP wiederum soll dazu beitragen, Intel´s Technologie in die Unternehmen zu bringen, wo HP mit IoT-Projekten reüssiert.

PLAT.ONE

PLAT.ONEunterstützt IoT-Implementierungen mit seiner "verteilten Edgeware" auf Edge-Geräte. Die IoT-Anwendungsplattform, verbunden mit Geräten, Daten und Anwendungsplattform, ermöglicht zehnmal schnellere Entwicklung und Bereitstellung von Unternehmensanwendungen, sagt (zumindest) PLAT.ONE.

PLAT.ONE ist in Cisco Entrepreneurs in Residence (Cisco EIR) Programm. Das Potenzial von PLAT.ONE in vertikalen Angeboten für Umweltüberwachung, Videoanalyse, Smart Cities, Verbrauchszähler-Management, Transport, Vertrieb, Gesundheitswesen und persönliche Notfallmaßnahmen ist bemerkenswert.

WI-NEXT

WI-NEXT konzentriert sich mit seiner "Edgeware"-Hard- und Software auf industrielles IoT. Im Januar kündigte WI-NEXT eine Zusammenarbeit mit IBM an, um prädiktive und qualifizierte Analytik für die herstellende Industrie bereitzustellen. Industrielle Automatisierung als Anwendungsgebiet für Edge- Computing macht viel Sinn. Entscheidungen in Bruchteilen von Sekunden können sich signifikant auf Produktqualität und Produktionskosten auswirken.

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